光大銀行徐州市銅山區(qū)2025秋招數(shù)據(jù)分析師筆試題及答案一、選擇題（共5題，每題2分，計10分）題目：1.在數(shù)據(jù)分析師工作中，以下哪項不屬于數(shù)據(jù)預處理的主要任務(wù)？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)清洗C.特征工程D.數(shù)據(jù)可視化2.以下哪種統(tǒng)計方法適用于分析光大銀行徐州市銅山區(qū)的居民消費能力與收入水平的關(guān)系？A.回歸分析B.聚類分析C.主成分分析D.時間序列分析3.在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，以下哪個組件主要用于分布式存儲？A.SparkB.HiveC.HDFSD.HBase4.對于光大銀行銅山區(qū)的信用卡業(yè)務(wù)，以下哪種模型最適合預測客戶違約概率？A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.邏輯回歸模型D.K-means聚類模型5.在進行數(shù)據(jù)可視化時，以下哪種圖表最適合展示光大銀行銅山區(qū)不同支行的存款增長率對比？A.散點圖B.柱狀圖C.餅圖D.折線圖二、填空題（共5題，每題2分，計10分）題目：1.數(shù)據(jù)分析師常用的編程語言包括______、Python和R。2.在大數(shù)據(jù)處理中，MapReduce模型的核心思想是______和______。3.光大銀行銅山區(qū)的客戶畫像分析通常需要結(jié)合______和______數(shù)據(jù)。4.邏輯回歸模型中，參數(shù)估計通常采用______方法。5.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括______、重復值處理和異常值檢測。三、簡答題（共4題，每題5分，計20分）題目：1.簡述數(shù)據(jù)分析師在光大銀行銅山區(qū)業(yè)務(wù)中可能面臨的主要挑戰(zhàn)。2.解釋什么是特征工程，并舉例說明其在銀行業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。3.描述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中Hive和Spark的主要區(qū)別。4.如何評估一個數(shù)據(jù)可視化圖表的有效性？四、計算題（共2題，每題10分，計20分）題目：1.假設(shè)光大銀行銅山區(qū)的某支行2024年第一季度存款總額分別為：1.2億元、1.3億元、1.5億元。試用算術(shù)平均法和移動平均法（移動窗口為3）預測2024年第二季度的存款總額。2.已知光大銀行銅山區(qū)的信用卡客戶數(shù)據(jù)如下表，請計算該客戶群體的平均年齡和標準差。|客戶ID|年齡|賬戶余額（萬元）||--||||1|28|5||2|32|8||3|25|3||4|40|12|五、論述題（1題，15分）題目：結(jié)合光大銀行銅山區(qū)的銀行業(yè)務(wù)特點，論述數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升客戶滿意度和業(yè)務(wù)效率。答案及解析一、選擇題答案及解析1.C-解析：數(shù)據(jù)預處理包括缺失值填充、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等，特征工程屬于建模階段，不屬于預處理范疇。2.A-解析：回歸分析適用于分析變量間的因果關(guān)系，如收入與消費能力的關(guān)系。聚類分析用于客戶分群，主成分分析用于降維，時間序列分析用于趨勢預測。3.C-解析：HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop生態(tài)中的分布式存儲組件，Spark是計算框架，Hive是數(shù)據(jù)倉庫工具，HBase是分布式數(shù)據(jù)庫。4.C-解析：邏輯回歸模型適用于二分類問題（如違約/不違約），決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可用但邏輯回歸更簡潔；K-means聚類用于分群，不適用于預測。5.B-解析：柱狀圖適合對比不同類別的數(shù)值，散點圖用于展示相關(guān)性，餅圖用于占比，折線圖用于趨勢。此處需對比增長率，柱狀圖最合適。二、填空題答案及解析1.SQL-解析：SQL是數(shù)據(jù)分析師常用的數(shù)據(jù)庫查詢語言，與Python、R并列。2.Map階段和Reduce階段-解析：MapReduce通過將數(shù)據(jù)分片處理（Map）和聚合結(jié)果（Reduce）實現(xiàn)分布式計算。3.交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)-解析：客戶畫像需結(jié)合交易記錄（如消費頻率）和行為數(shù)據(jù)（如APP使用習慣）進行綜合分析。4.最大似然估計-解析：邏輯回歸模型通過最大似然估計方法求解參數(shù)。5.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換-解析：數(shù)據(jù)清洗步驟包括處理缺失值、重復值、異常值和數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。三、簡答題答案及解析1.數(shù)據(jù)分析師在光大銀行銅山區(qū)業(yè)務(wù)中可能面臨的主要挑戰(zhàn)-數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：銅山區(qū)銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可能存在缺失、不一致等問題，需投入大量時間清洗。-業(yè)務(wù)理解不足：需深入光大銀行銅山區(qū)的本地業(yè)務(wù)（如小微企業(yè)貸款），避免模型脫離實際。-實時性要求高：如信用卡風控需秒級響應(yīng)，對數(shù)據(jù)處理效率提出高要求。-跨部門協(xié)作：需與業(yè)務(wù)、技術(shù)團隊溝通，確保分析結(jié)果落地。2.特征工程及其在銀行業(yè)務(wù)中的應(yīng)用-定義：特征工程是通過衍生新變量或篩選關(guān)鍵變量提升模型效果的過程。-應(yīng)用示例：在光大銀行銅山區(qū)，可從客戶交易數(shù)據(jù)中衍生“月均消費金額”“還款逾期次數(shù)”等特征，用于信用評分。3.Hive與Spark的主要區(qū)別-Hive：基于Hadoop，適合批處理，SQL接口方便但性能較慢。-Spark：內(nèi)存計算框架，支持流式處理，性能更高，但API相對復雜。4.數(shù)據(jù)可視化有效性評估標準-清晰性：圖表應(yīng)直觀展示數(shù)據(jù)，避免誤導。-準確性：數(shù)據(jù)來源可靠，統(tǒng)計方法合理。-針對性：符合受眾需求（如高管更關(guān)注趨勢，技術(shù)人員關(guān)注細節(jié)）。四、計算題答案及解析1.算術(shù)平均法與移動平均法預測-算術(shù)平均法：\[(1.2+1.3+1.5)/3=1.4億元\]-移動平均法（3期）：\[(1.3+1.5+1.4)/3=1.4億元\]-預測結(jié)果：2024年第二季度存款總額約為1.4億元。2.平均年齡與標準差計算-平均年齡：\[(28+32+25+40)/4=31.25歲\]-標準差：\[\sqrt{\frac{(28-31.25)^2+(32-31.25)^2+(25-31.25)^2+(40-31.25)^2}{4}}\approx6.25歲\]五、論述題答案及解析數(shù)據(jù)分析師如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升光大銀行銅山區(qū)客戶滿意度和業(yè)務(wù)效率1.客戶滿意度提升-客戶分群：通過聚類分析將銅山區(qū)客戶分為高價值、潛力型、流失風險型等群體，針對性營銷（如高價值客戶專屬理財）。-流失預警：利用邏輯回歸模型分析客戶行為數(shù)據(jù)（如交易頻率下降），提前干預挽留。2.業(yè)務(wù)效率提升-智能風控：通過機器學習模型（如隨機森林）預測